Post-Hoc-Test mit Spss

Wissenschaft Psychologie
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Hallo,

ich habe ein 2x2-Design das ich mit einer Varianzanalyse ohne Messwiederholungen auswerte. Überraschend ist ein Interaktionseffekt aufgetreten. Ich würde nun gerne Post-hoc-Mittelwertvergleiche berechnen derart, dass ich alle 4 möglichen Mittelwerte miteinander vergleiche. Problem ist: bei SPSS lassen sich Mittelwertvergleiche nur innerhalb eines Faktors durchführen, d.h. es werden bspw. innerhalb Faktor A die Mittelwerte der Faktorstufe A1 und die der STufe A2 verglichen. Daher meine erste Frage:

1.) Wie ist es möglich in SPSS alle Mittelwerte miteinander zu vergleichen also A1 mit A2, A1 mit B1, A1 mit B2 usw. Wollte das mit der Scheffe-Prozedur machen, aber es geht nicht.

2.) Ist es überhaupt notwendig tatsächlich alle Mittelwerte der einzelnen Zellen miteinander zu vergleichen oder kann ich per Augenschein erstmal nachschauen wo überhaupt sign. Unterschiede auftreten könnten und dann nur diese Zellen miteinander vergleiche?

3.) Es ist eigentlich eine Kovarianzanalyse. Wie führt man Einzelvergleiche auf Basis der bereinigten Mittelwerte durch? Wo kriege ich die bereinigten Werte her?

Schon mal vielen Dank für die Mühe mir überhaupt bis hierhin zu folgen und Grüße

S.

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Hi!

1.) Wie ist es möglich in SPSS alle Mittelwerte miteinander zu
vergleichen also A1 mit A2, A1 mit B1, A1 mit B2 usw. Wollte
das mit der Scheffe-Prozedur machen, aber es geht nicht.

Im T-Test ja.

Ich gehe von einer Gruppenvariable (Gruppen A und B) und einer Messwiederholungskomponente (1. und 2. Messzeitpunkt) aus:

A1-A2 bzw. B1-B2 mittels paariger T-Test (vorher unter Data->Split File->Organize Output by groups die Gruppenvariable einstellen).

Dann die Vergleiche A1-B1 und A2-B2 mittels T-Test für unabhängige Stichproben bzw. Welchtest. Vorher die Gruppentrennung wieder aufheben.

2.) Ist es überhaupt notwendig tatsächlich alle Mittelwerte
der einzelnen Zellen miteinander zu vergleichen oder kann ich
per Augenschein erstmal nachschauen wo überhaupt sign.
Unterschiede auftreten könnten und dann nur diese Zellen
miteinander vergleiche?

Alles ist möglich.

3.) Es ist eigentlich eine Kovarianzanalyse. Wie führt man
Einzelvergleiche auf Basis der bereinigten Mittelwerte durch?
Wo kriege ich die bereinigten Werte her?

Die bereinigten Werte sind das Resisuum einer Regressionanalyse der Covariate, die die AV erklärt.

Also erst eine Regressionsanalyse mit der Covariaten als UV und der AV als AV durchführen.

Mittels der resultierenden Gleichung über Transform->Compute die gewonnene Regressionsgleichung anwenden. Die neue Variable ist AV*.

AV - AV* ist jeweils das Residuum der Regressionsanalyse und die bereinigte AV(b) der Covarianzanalyse. Eine normale Varianzanalyse über AV(b) sollte dasselbe Ergebnis liefern wie zuvor die Ancova.

Die Exploration der AV(b)-Werte kann nun erfolgen.

Lieben Gruß
Patrick

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Hallo Patrick,

danke für deine schnelle Antwort.

Es ist ein ANCOVA ohne Messwiederholungen.

Zu 1). Könnte ich nicht dann auch besser die Faktoren neu in eine Variable kodieren? also:

A1 wird 1
A2 wird 2
B1 wird 3
B2 wird 4

und dann die Kovarianzanalyse durchführen (dann hab ich die adjustierten Mittelwerte) und dort posthoc-Tests durchführen (hab ein Script gefunden mit dem das trotz Kovariate möglich ist)?

Problem ist. Mache ich das so tritt kein sign. Haupteffekt mehr auf. Will heißen vorher gabs ja ne Interaktion AxB. Jetzt betrachte ich einen neuen FAktor C mit vier Gruppen. Deren Mittelwertunterschiede sind jedoch nicht sign. Post-Hoc-Test bringen dann natürlich auch nix. Wo liegt der Fehler???

2.) Ja, das stimmt wohl…

3.) Das dürfte nicht gehen. Die ANCOVA hat einen Freiheitsgrad weniger als die ANOVA.

Super sich mal mit jemandem austauschen zu können! Danke dafür!

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hallo, ich nochmal.

auch das mit der vorgeschalteten regression funktioniert leider nicht. da kommen ganz andere mittelwerte dann raus als wenn ich mir die mittelwerte in der kovarianzanalyse anzeigen lasse.

Hi!

1.) Wie ist es möglich in SPSS alle Mittelwerte miteinander zu
vergleichen also A1 mit A2, A1 mit B1, A1 mit B2 usw. Wollte
das mit der Scheffe-Prozedur machen, aber es geht nicht.

Im T-Test ja.

Ich gehe von einer Gruppenvariable (Gruppen A und B) und einer
Messwiederholungskomponente (1. und 2. Messzeitpunkt) aus:

A1-A2 bzw. B1-B2 mittels paariger T-Test (vorher unter
Data->Split File->Organize Output by groups die
Gruppenvariable einstellen).

Dann die Vergleiche A1-B1 und A2-B2 mittels T-Test für
unabhängige Stichproben bzw. Welchtest. Vorher die
Gruppentrennung wieder aufheben.

2.) Ist es überhaupt notwendig tatsächlich alle Mittelwerte
der einzelnen Zellen miteinander zu vergleichen oder kann ich
per Augenschein erstmal nachschauen wo überhaupt sign.
Unterschiede auftreten könnten und dann nur diese Zellen
miteinander vergleiche?

Alles ist möglich.

3.) Es ist eigentlich eine Kovarianzanalyse. Wie führt man
Einzelvergleiche auf Basis der bereinigten Mittelwerte durch?
Wo kriege ich die bereinigten Werte her?

Die bereinigten Werte sind das Resisuum einer
Regressionanalyse der Covariate, die die AV erklärt.

Also erst eine Regressionsanalyse mit der Covariaten als UV
und der AV als AV durchführen.

Mittels der resultierenden Gleichung über
Transform->Compute die gewonnene Regressionsgleichung
anwenden. Die neue Variable ist AV*.

AV - AV* ist jeweils das Residuum der Regressionsanalyse und
die bereinigte AV(b) der Covarianzanalyse. Eine normale
Varianzanalyse über AV(b) sollte dasselbe Ergebnis liefern wie
zuvor die Ancova.

Die Exploration der AV(b)-Werte kann nun erfolgen.

Lieben Gruß
Patrick

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Hallo!

Also 2x2 Ancova mit 2 Betweenfaktoren (ich erinnere mich wieder).

Dann haben wir 3 relevante Spalten in der Matrix stehen: 2 UV und 1 AV.

Na klar kannst Du die beiden UV’s zu einer zusammenfassen (die Gruppenvariable), Du nennst es glaube ich Faktor C.

Wenn die Umcodierung so aussieht:

UV1, 1. Stufe - UV2, 1.Stufe -> Gruppe 1
UV1, 1. Stufe - UV2, 2.Stufe -> Gruppe 2
UV1, 2. Stufe - UV2, 1.Stufe -> Gruppe 3
UV1, 2. Stufe - UV2, 2.Stufe -> Gruppe 4,

Bei den Haupteffekten müssen sich diese ja nicht unbedingt zeigen, denn die Anova vergleicht ja die gemittelten Gruppenwerte für UV 1 also mean(1,2) - mean(3,4), POST-HOC ANalysen ja z.B. 1-3 bzw. 2-4.

Wenn Du eine Ancova über die neuen vier Gruppen rechnest, so würde eine vorherige Interaktion meiner Meinung nach nun nicht zwingend als Haupteffekt abgebildet werden - dies wäre wohl bei einer ordinalen Interaktion so aber nicht bei anderen Formen.

Zudem kann es auch sein, dass Du je nach Form des POST-HOC-Vergleiches eine ALpha-Korrektur drin hast. LSD ist ohne neu berechnetes Alpha-Niveau, aber Bonferroni z.B. ist der p-Wert in dem Fall geteilt durch 6.

Ich würde trotzdem den von mir vorgeschlagenen Weg gehen:

-Regressionsanalyse Covariate -> AV

-lineare Transformation (über Compute) der alten AV in die ANCOVA-AV

-T-Tests über die neu berechnete Gruppenvariable.

Du könntest einen neuen Faktor D berechnen, in dem die Gruppen 1 und zwei zu 1 und 3 und vier zu 2 zusammengefasst werden; ein T-Test über 1-2 ist nun identisch zu dem Haupteffekt der ursprünglichen ANCOVA.

Die p-Werte müssten meiner MEinung nach identisch sein, auch wenn es bei der Freiheitgradschätzung diskrepanzen gibt.

Lieben Gruß
Patrick

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HI Patrick,

ich machs jetzt noch anders. Und zwar schaue ich mir nur die bedingten Haupteffekte an. Also z.B. innerhalb A1 vergleiche ich b1 und b2. Dann sind nur vier Paarvergleiche notwendig. Zudem machen schließlich nur diese Effekte auch inhaltlich sinn. Was nützt es zu wissen dass sich bspw. A1B1 von A2B2 unterscheidet?

Mache das über ein SPSS Syntax (wenns dich interessiert poste ich es hier). Dabei werden direkt die korrigierten Mittelwerte verglichen und ich muss selber keine vorgeschaltete Regression rechnen (was übrigens warum auch immer, echt nicht funktioniert. Die neuen Gruppenmittelwerte nach Regression sind von denen die die ANCOVA ausspuckt verschieden. Warum ist mir auch nicht klar…).

Nochmal vielen dank für deine Hilfe und Grüße

C.

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Hi!

rechnen (was übrigens warum auch immer, echt nicht
funktioniert. Die neuen Gruppenmittelwerte nach Regression
sind von denen die die ANCOVA ausspuckt verschieden. Warum ist
mir auch nicht klar…).

Hast Du denn die Residuen berechnet?

LG
Patrick

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ja, hab ich gemacht. die lassen sich im übrigen ach bei der ancova ausgeben. aber da dasselbe. die gruppenmittelwerte sind ganz anders als die, die bei der ancova angezeigt werden.

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